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Projeto de análise de contratos com suspeita de superfaturamento e má qualidade na prestação de serviços.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Este projeto realiza análises dos dados disponíveis pelo portal da transparência do município de São Paulo com o intuito de investigar contratos de licitações fechados com diversos fornecedores. Durante a investigação as suspeitas que temos vão desde contratos superfaturados a má qualidade na definição das licitações e serviços prestados.
Este iniciativa é aberta, códigos e análises são open-source e estão disponíveis neste repositório. Queremos que outras pessoas no Brasil, independente da região ou município, possam fazer parte dessa iniciativa. Existem várias suspeitas sobre a forma como a administração dos municípios é conduzida, e os valores são grandes o suficiente para afetar a vida de boa parte da população.
Por enquanto as análises são referentes aos contratos mais recentes, 2016 e 2017. Estaremos acrescentando mais análises em breve. Se quiser falar conosco, envie email para opa@suspeitando.com .
Encontramos aproximadamente R$ 3,8 bilhões referente apenas a soma do valor adicional suspeito de todos os contratos suspeitos que encontramos no período entre 2016 e 2017.
A definição de "suspeito" aqui é: contratos onde o valor é 20% acima de outros contratos que tinham no mínimo 95% de similaridade. E a definição de "similaridade" foi feita através de um modelo de rede neural, que identifica similaridade semântica na descrição do Objeto do contrato, e do valor médio por dia baseado no período de vigência do contrato. Todos os valores comparados em datas diferentes foram ajustados considerando um taxa de inflação de 15% ao ano.
Para mais detalhes sobre como realizamos a analise inicial dos dados, acesse: link
E para entender como processamos estes dados e treinamos uma rede neural para identificar similaridades, acesse: link
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espgedu /
Análise de dados públicos de Chicago com foco em censo, criminalidade e escolas, realizado como projeto acadêmico do curso "Databases and SQL for Data Science with Python" da IBM. O projeto visa identificar padrões e correlações usando SQL, Python e Jupyter Notebook.
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